M a t s u r i   n o d e

通过C#/python实现Hadoop MapReduce_在线工具

MapReduce

Hadoop中将数据切分成块存在HDFS不同的DataNode中，如果想汇总，按照常规想法就是，移动数据到统计程序：先把数据读取到一个程序中，再进行汇总。

但是HDFS存的数据量非常大时，对汇总程序所在的服务器将产生巨大压力，并且网络IO也十分消耗资源。

为了解决这种问题，MapReduce提出一种想法：将统计程序移动到DataNode，每台DataNode（就近）统计完再汇总，充分利用DataNode的计算资源。YARN的调度决定了MapReduce程序所在的Node。

MapReduce过程

  1. 确保数据存在HDFS上
  2. MapReduce提交给ResourceManager（RM），RM创建一个Job。
  3. 文件分片，默认将一个数据块作为一个分片。
  4. Job提交给RM，RM根据Node状态选择一台合适的Node调度AM，AM向RM申请资源，RM调度合适的NM启动Container，Container执行Task。
  5. Map的输出放入环形内存缓冲区，缓存溢出时，写入磁盘，写入磁盘有以下步骤
    1. 默认根据Hash分区，分区数取决于Reduce Task的数，相同Key的记录被送到相同Reduce处理
    2. 将Map输出的结果排序
    3. 将Map数据合并
    4. MapTask处理后产生多个溢出文件，会将多个溢出文件合并，生成一个经过分区和排序的MapOutFile(MOF)，这个过程称为Spill
  6. MOF输出到3%时开始进行Reduce Task
  7. MapTask与ReduceTask之间传输数据的过程称为Shuffle。

下面这个图描述了具体的流程

通过C#/python实现Hadoop MapReduce_在线工具

Hadoop Streaming

Hadoop中可以通过Java来编写MapReduce，针对不熟悉Java的开发者，Hadoop提供了通过可执行程序或者脚本的方式创建MapReduce的Hadoop Streaming。

Hadoop streaming处理步骤

hadoop streaming通过用户编写的map函数中标准输入读取数据（一行一行地读取），按照map函数的处理逻辑处理后，将处理后的数据由标准输出进行输出到下一个阶段。

reduce函数也是按行读取数据，按照函数的处理逻辑处理完数据后，将它们通过标准输出写到hdfs的指定目录中。

不管使用的是何种编程语言，在map函数中，原始数据会被处理成<key,value>的形式，但是key与value之间必须通过\t分隔符分隔，分隔符左边的是key，分隔符右边的是value,如果没有使用\t分隔符，那么整行都会被当作key

C#版MapReduce

首先，新增测试数据

vi mpdata  I love Beijing I love China Beijing is the capital of China

然后，将文件上传到hdfs

[root@localhost ~]# hadoop fs -put mrdata /chesterdata

新建dotnet6的console项目mapper，修改Program.cs

using System;using System.Text.RegularExpressions;namespace mapper {class Program     {staticvoid Main(string[] args)         {string line;//Hadoop passes data to the mapper on STDINwhile((line = Console.ReadLine()) !=null)             {// We only want words, so strip out punctuation, numbers, etc.var onlyText = Regex.Replace(line,@"\.|;|:|,|[0-9]|'","");// Split at whitespace.var words = Regex.Matches(onlyText,@"[\w]+");// Loop over the wordsforeach(var wordin words)                 {//Emit tab-delimited key/value pairs.//In this case, a word and a count of 1.                     Console.WriteLine("{0}\t1",word);                 }             }         }     } }

发布mapper

cd /demo/dotnet/mapper/ dotnet publish-c Release -r linux-x64 /p:PublishSingleFile=true

新建dotnet6的console项目reducer，修改Program.cs

using System;using System.Collections.Generic;namespace reducer {class Program     {staticvoid Main(string[] args)         {//Dictionary for holding a count of words             Dictionary<string,int> words =new Dictionary<string,int>();string line;//Read from STDINwhile ((line = Console.ReadLine()) !=null)             {// Data from Hadoop is tab-delimited key/value pairsvar sArr = line.Split('\t');// Get the wordstring word = sArr[0];// Get the countint count = Convert.ToInt32(sArr[1]);//Do we already have a count for the word?if(words.ContainsKey(word))                 {//If so, increment the count                     words[word] += count;                 }else                 {//Add the key to the collection                    words.Add(word, count);                 }             }//Finally, emit each word and countforeach (var wordin words)             {//Emit tab-delimited key/value pairs.//In this case, a word and a count of 1.                 Console.WriteLine("{0}\t{1}", word.Key, word.Value);             }         }     } }

发布reducer

/demo/dotnet/reducer dotnet publish-c Release -r linux-x64 /p:PublishSingleFile=true

执行mapepr reduce

hadoop jar /usr/local/hadoop323/hadoop-3.2.3/share/hadoop/tools/lib/hadoop-streaming-3.2.3.jar -input /chesterdata/mrdata -output /dotnetmroutput -mapper"./mapper" -reducer"./reducer" -file /demo/dotnet/mapper/bin/Release/net6.0/linux-x64/publish/mapper -f /demo/dotnet/reducer/bin/Release/net6.0/linux-x64/publish/reducer

查看mapreduce结果

[root@localhost reducer]# hadoop fs -ls /dotnetmroutput-rw-r--r--1 root supergroup02022-05-0116:40 /dotnetmroutput/_SUCCESS-rw-r--r--1 root supergroup552022-05-0116:40 /dotnetmroutput/part-00000

查看part-00000内容

[root@localhost reducer]# hadoop fs -cat /dotnetmroutput/part-00000  Beijing2 China2 I2 capital1is1 love2 of1 the1

可以看到dotnet模式的Hadoop Streaming已经执行成功。

Python版MapReduce

使用与dotnet模式下同样的测试数据，编写mapper
# mapper.pyimport sysimport re p= re.compile(r'\w+')for linein sys.stdin:     words= line.strip().split('')for wordin words:         w= p.findall(word)if len(w) < 1:continue         s= w[0].strip().lower()if s !="":print("%s\t%s" % (s, 1))

编写reducer

# reducer.pyimport sys res= dict()for word_onein sys.stdin:     word, one= word_one.strip().split('\t')if wordin res.keys():         res[word]= res[word] + 1else:         res[word]= 1print(res)

执行mapreduce

hadoop jar /usr/local/hadoop323/hadoop-3.2.3/share/hadoop/tools/lib/hadoop-streaming-3.2.3.jar -input /chesterdata/mrdata -output /mroutput -mapper"python3 mapper.py" -reducer"python3 reducer.py" -file /root/mapper.py -file /root/reducer.py

查看mapreduce结果

[root@localhost lib]# hadoop fs -ls /mroutput-rw-r--r--1 root supergroup02022-05-0105:00 /mroutput/_SUCCESS-rw-r--r--1 root supergroup892022-05-0105:00 /mroutput/part-00000

查看part-00000内容

[root@localhost lib]# hadoop fs -cat /mroutput/part-00000  {'beijing':2,'capital':1,'china':2,'i':2,'is':1,'love':2,'of':1,'the':1}

可以看到python模式的Hadoop Streaming已经执行成功。

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